从池化到子图GNN:更具表现力的图神经网络的通用框架
1....摘要
本文从关系池化(Relational Pooling)框架出发,提出了一种显式为节点赋予标签的方法,以提高基于消息传递的神经网络区分非同构图的能力。...该方法进一步扩展到更高维的WL层次,导出了一种新的k,l-WL算法和框架,其规范性更强,能够统一许多现有算法和GNN模型。...介绍
图神经网络(GNN)在许多领域取得了巨大成功,但其区分非同构图的表示能力受到一维Weisfeiler-Lehman测试(1-WL)的限制。因此,设计表达能力更强的GNN成为研究热点。...关系池化(RP)框架通过对基础模型的输出进行对称化来构建更强大的GNN,但计算开销巨大。为改进RP,本文提出了一种给节点明确赋予标签的方法,以提高基于消息传递的神经网络区分非同构图的能力。